国家自然科学基金(10476006)
- 作品数：15 被引量：72H指数：5
- 相关作者：傅彦吴跃尚明生钟静周俊临更多>>
- 相关机构：电子科技大学重庆三峡学院南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 无线Mesh网络低干扰组播被引量：11
- 2013年
- 不同于无线传感器网络和移动Ad Hoc网络,无线Mesh网络中的组播主要侧重于提高吞吐量,而干扰是影响吞吐量的重要因素.在构建组播拓扑时,传统的方法主要考虑最小价值或最短路径,而通过减少干扰来提高组播性能的研究较少,且它们的干扰计算方法都采用单播的思想,并不适合于组播.例如,当n个接收节点同时从一个节点接收数据时,在组播中这n个接收节点之间不存在干扰,而在单播中认为存在干扰.因此,提出了组播冲突图来计算组播干扰,给出组播树干扰的定义.可以发现,求最小干扰组播扰树是NP完全问题,然后提出基于万有引力的启发式算法构建具有较小干扰的组播树.为了适用于多信道的情况,提出了满足不同干扰范围的多跳信道分配算法.最后,仿真结果显示,与MCM相比,所提出的算法无论是在单天线单信道还是多天线多信道下,都能取得较高的吞吐量和较低的延迟.
- 肖春静刘明龚海刚陈贵海周帆吴跃
- 关键词：无线MESH网络组播信道分配
- 基于快速ICA的混合语音信号分离被引量：16
- 2006年
- 介绍了独立分量分析的原理、算法及其特点。考虑到在语音分离中,声音信号复杂多样,但是不同语音源信号保持相对独立的特点,利用盲信号分离的思想,使用改进的FastICA方法用于语音信号分离,以获得独立的声音文件。文中使用两个声音文件做实验,取得了比较满意的效果。
- 钟静傅彦
- 关键词：独立分量分析语音分离FASTICA
- 快速神经网络无损压缩方法研究被引量：3
- 2007年
- 传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最大熵原理的神经网络概率预测模型并结合自适应算术编码来进行数据压缩,具有精简的网络结构的自适应在线学习算法。试验表明,该算法在压缩率上可以优于目前流行的压缩算法Limpel-Zip(zip,gzip),并且在运行时间和所需空间性能上同PPM和Burrows Wheeler算法相比也是颇具竞争力的。该算法实现为多输入和单输出的两层神经网络,用已编码比特的学习结果作为待编码比特的工作参数,符合数据上下文相关约束的特点,提高了预测精度,并节约了编码时间。
- 傅彦周俊临吴跃
- 关键词：最大熵神经网络
- 主机身份标识协议在异质无线网络中的应用
- 2008年
- 未来的无线通信网络是一种不同无线技术和网络体系相结合的异质网络环境,同质无线网络的技术已不适合异质网络的发展。该文论述异质网络的移动管理和通信安全,利用主机身份标识协议(HIP)与上层协议的结合来实现技术要求,提出用HIP-SIP模型进行移动管理,在TCP-HIP模型上利用IPsec机制来保障通信安全。
- 王全礼傅彦
- 关键词：移动管理会话发起协议移动IPIPSEC协议
- 一种适合于科学数据的聚类算法被引量：3
- 2006年
- 聚类是科学数据挖掘中的核心问题。在已提出的聚类算法中大都是基于“距离”的概念,这类算法的缺点在于处理数据量大和维数高的科学数据时不够有效,因此提出迭代网格算法。这个算法与基于距离的损法有根本不同,它抛弃了距离的概念,而采取一种新的思路。它不仅能够自动发现包含有趣知识的子空间,并将里面存在的所有聚类挖掘出来;而且它能很好的处理维数高和数据量大的科学数据。
- 李欣宇傅彦
- 关键词：科学数据挖掘聚类分析网格高维数据
- 一种改进型聚类算法应用于科学数据挖掘被引量：1
- 2006年
- 聚类是数据挖掘中很重要的一部分。提出一种新的算法,不仅能避免最终的结果陷入局部解而且不用预知类别就可以对大批的数据进行分类,同时可以很容易的找出噪声数据。实验证明了这种算法在科学数据挖掘中是很有效的。
- 杨朝敏李欣宇
- 关键词：数据挖掘聚类分析
- 基于基集与概念格的关联规则挖掘算法被引量：5
- 2010年
- 传统关联规则挖掘算法的挖掘效率较低,且挖掘结果中存在大量冗余。针对该问题,提出一种基于概念格与基集的关联规则挖掘算法。利用规定种子项分布范围的基集代替原始数据库以缩小挖掘源规模,从而建立概念格快速求解出关联规则。实验结果表明,该算法在时间效率方面优于Base和Apriori算法。
- 陈湘吴跃
- 关键词：数据挖掘关联规则概念格
- 基于自适应学习率独立分量分析的图像盲分离被引量：2
- 2007年
- 以独立分量分析(ICA)技术作为主要研究对象,对基于独立分量分析的定点算法进行了详细的分析和推理。传统定点算法具有结构简单、运算速度快的特点,但是在图像盲分离中数据有时不能完全满足独立性假设,因此在有些情况下,该算法是否收敛仍具有不确定性。由此,提出了一种能够自适应调整学习率的改进定点图像盲分离方法。将该方法用于混合图像的分离中,较传统方法而言,有收敛速度更快、鲁棒性更强、对数据相关性要求相对较低的优点。计算估计图像的峰值信噪比可知,分离效果是十分有效的。可见,该算法是一种新的、快速有效的图像分离方法。
- 周俊临傅彦吴跃
- 关键词：独立分量分析图像盲分离自适应学习率
- 基于范例推理的网格和密度聚类算法
- 提出了一种有效基于范例推理的基于网格和密度的聚类算法,利用范例相似性确定选择和主题相似性大的数据维度,在所选择的数据空间中利用一个典型的基于网格和密度的聚类算法进行聚类分析,从而使聚类分析准确有效.本算法的不足之处在于寻...
- 李浪波傅彦刘红
- 关键词：网格聚类算法
- PMR四叉树空间索引优化的应用研究被引量：3
- 2008年
- PMR四分树空间索引结构在包含空间连接的空间数据库查询中是很有效的,本文对桶载入PMR四分树的算法做了一些改进,即两种互补的技术:一种改进的插入算法和一种桶载入方法。实验结果表明该算法使得四叉树的构造速度相对于原有的构造方法大大提高,桶载入PMR四叉树的性能有所改善,并可运用到许多基于规则划分的空间数据结构上。
- 周巧临
- 关键词：空间索引
